Le machine learning et ses applications webmarketing

L’information est reine, mais il ne suffit plus de la détenir. L’interpréter, la faire parler et lui donner un sens marketing confère un avantage concurrentiel de taille : celui d’affuter sa stratégie commerciale pour un ciblage optimisé, en phase avec les besoins réels des consommateurs. La primauté de la méga-donnée au sens Big Data structure désormais les activités basées sur la vente. Depuis deux ans, le machine learning est sur toutes les lèvres. Mais de quoi parle-t-on au juste ?

Le machine learning à la loupe

Aussi appelé « apprentissage automatique » ou plus rarement « apprentissage statistique », le machine learning s’inscrit dans le cadre de la course à l’information « utile », celle qui débouche sur une prise de décision rationnalisée. Les entreprises qui peuvent actionner le levier Big Data peuvent recueillir et stocker une quantité impressionnante d’informations sur leurs clients et, plus largement, sur le comportement de leur cible. Toutefois, ces informations restent brutes et peu exploitables, ne renseignant que vaguement sur les tendances. La solution consiste alors à capitaliser sur des logiciels et applications qui mobilisent l’intelligence artificielle pour synthétiser des millions de données stockées pour ensuite les « faire parler » par le machine learning. Grâce à des algorithmes plus ou moins complexes et plus ou moins personnalisés, les logiciels du machine learning passent en revue l’information brute de masse pour en expliciter le sens.

Quelles applications pour le marketing digital ?

Le machine learning intervient dans la robotique et l’informatique appliquée à la médecine, à la finance et au marketing, notamment. Il booste les capacités d’analyse, de diagnostic et d’anticipation des tendances naissantes. Sans être neuf (le premier algorithme en ce sens remonte aux années 1970), le machine learning va bientôt devenir un domaine de prédilection dont la maîtrise conditionnera l’employabilité des webmarketeurs. Selon LeMagIT, « cette technologie pourrait multiplier par 10 les performances marketing des entreprises d’ici 2030 tout en réduisant par 5 leurs risques financiers ». Rien que ça ! Concrètement, le machine learning appliqué au webmarketing, c’est :

• Une segmentation plus précise et donc une offre encore plus personnalisée ;
• Une meilleure compréhension des besoins réels du client ;
• Une capacité à identifier les changements significatifs dans le comportement des clients dans le cadre du diagnostic externe en marketing stratégique ;
• Une utilisation optimisée des ressources marketing au début du parcours d’achat du nouveau prospect pour des campagnes mieux adaptées ;
• Une meilleure réactivité face aux recherches récurrentes effectuées par les clients grâce à la reconnaissance visuelle et à la corrélation permise par le deep learning.

Les péripéties « tech » du webmarketing vous intéressent ? Votre projet professionnel s’inscrit dans le digital business ? Découvrez les formations proposées par WIS et booster votre employabilité !